TRUNOJOYO-Tugas Akhir-18753-TRUNOJOYO_Tugas Akhir_Abstrak.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (151kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-18753-TRUNOJOYO_Tugas Akhir_Cover.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-18753-TRUNOJOYO_Tugas Akhir_Chapter 1.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (264kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-18753-TRUNOJOYO_Tugas Akhir_Chapter 2.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (935kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-18753-TRUNOJOYO_Tugas Akhir_Chapter 3.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (730kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-18753-TRUNOJOYO_Tugas Akhir_Chapter 4.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-18753-TRUNOJOYO_Tugas Akhir_Conclusion.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (147kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-18753-TRUNOJOYO_Tugas Akhir_References.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (360kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-18753-TRUNOJOYO_Tugas Akhir_Appendices.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (2MB)
Abstract
Pulau Salarangan memiliki ekosistem pendukung yaitu lamun dan terumu karang dengan produktivitas keanekaragaman hayati yang tinggi. Basis informasi tentang peta persebaran habitat bentik di Pulau Salarangan masih belum tersedia sehingga dibutukan teknologi yang mampu memberikan informasi secara spasial dan temporal. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan habitat bentik di Pulau Salarangan, Madura dengan mengunakan data citra satelit Sentinel-2A. Data citra yang digunakan diperoleh dari earthexplorer.usgs.gov website dan in situ data digunakan untuk kalibrasi dan klasifikasi data citra . Metode algoritma Lyzenga digunakan untuk koreksi kolom air sedangkan metode klasifikasi berbasis objek dan berbasis piksel digunakan untuk mengklasifikasi objek yang ada di kolom perairan. Hasil menunjukkan bahwa uji signifikan yang diperoleh sebesar 0.57604 menunjukkan bahwa akurasi dari kedua metode tidak berbeda secara signifikan. Namun demikan, metode klasifikasi berbasis objek lebih baik (69,86%) dari pada berbasis piksel (61,04%) dalam mendeteksi habitat bentik di sekitar Perairan Pulau Salarangan. Metode berbasis objek diperoleh kelas karang (27,31 ha), kelas lamun (48,76 ha), kelas pasir (8,94 ha), dan kelas Lamun+pasir (31,85 ha) klasifikasi berbasis piksel kelas luas karang (27,26 ha), kelas lamun (47,75 ha), kelas pasir (5,53 ha), dan kelas Lamun+pasir (36,33 ha).
| Item Type | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Thesis Type | S1 |
| Creators | Creators NIM CITRA ARUM SARI |
| Department | Kelautan |
| Uncontrolled Keywords | Algoritma Lyzenga, Citra Sentinel-2A, Klasifikasi Berbasis Objek dan Piksel, Pulau Salarangan Lyzenga Algorithm, Sentinel-2A Image, Object and Pixel Based Classification, Salarangan Island |
| Divisions | Fakultas Ilmu Kelautan > S1 - Ilmu Kelautan |
| Additional Information | elib mass import |
| Depositing User | Unnamed user with email library@trunojoyo.ac.id |
| Date Deposited | 16 Oct 2026 15:51 |
| Last Modified | 24 Oct 2026 17:09 |
| URI | https://repository.trunojoyo.ac.id/id/eprint/21713 |
